vue

1、本方案面向五六线乡镇、村镇实体生产制造业商家。 2、本方案解决是市面上的结构化saas进销存服务平台体量够大、流程复杂、操作晦涩难懂的弊端，是一款经典的小而美的进销存软件。 3、本产品业务涵盖企业员工管理、客户管理、供应商管理、采购、销售、资金相关模块。技术选型springboot、vue、mysql、redis、nginx

基于YOLO V5的西红柿品种检测平台是一个高效、用户友好的软件，它能够快速上传和处理图像，准确识别西红柿的不同品种，并通过直观的界面展示识别结果。平台支持批量处理和数据导出，同时平台具有百科全书，通过各种方法来向用户展示西红柿的各种科普知识、前世今生、品种分布、销售统计，此外，它还具备易于集成的API接口和全面的客户支持服务。 采用先进的YOLO V5深度学习模型，该模型以其快速、准确的目标检测能力而闻名，特别适合于图像识别任务。通过训练和优化模型，实现了对西红柿品种的高准确率识别，减少了误判和漏判的可能性。

主要是面向6-15的少儿编程 随着信息技术的飞速发展，互联网在教育领域的应用日益广泛，传统的教育模式和教育资源虽然丰富，但在满足个性化学习、随时随地学习方面存在局限。因此，开发一个专注于少儿编程的网站，旨在通过线上平台，为孩子们提供一个寓教于乐、内容丰富的学习环境，成为当前教育领域的一大热点。

技术栈 开发框架：UniApp 设备通信：MQTT协议、WebSocket、蓝牙BLE API 后端交互：RESTful API（Node.js + golang） UI组件库：Ant design vue+自己封装UI库 辅助工具：微信开发者工具、HBuilderX、Apifox、Wireshark（抓包调试） 项目背景 开发一款面向智能家居场景的微信小程序，用户可通过小程序远程控制灯光、空调、安防设备等物联网硬件，并实时查看设备状态。项目需兼容多品牌设备接入，核心功能包括设备绑定、实时控制、状态同步、异常报警等。

面向用户及解决问题： 本系统面向金融行业的中大型企业，旨在解决业务流程复杂、数据处理效率低、系统集成困难等问题。通过智能化的业务流程管理和高效的数据处理能力，帮助企业提升运营效率、降低运营成本、优化决策支持。 系统特点： 技术先进：采用Java全栈技术栈，前后端分离架构，确保系统的高性能、高可用性和高扩展性。 功能完善：涵盖客户管理、业务流程管理、数据分析、报表生成等核心功能模块，满足企业全方位需求。 安全性高：采用Spring Security框架，支持多级权限管理、数据加密传输、日志审计等功能，确保系统安全可靠。 用户体验好：前端采用Vue.js和Element UI，界面美观、操作便捷，提升用户满意度。 技术选型： 后端：Spring Boot + Spring MVC + Hibernate，确保后端开发高效、稳定、可维护。 前端：Vue.js + Element UI，实现前后端分离，提升开发效率和用户体验。 数据库：MySQL 8.0，支持高并发、高性能的数据存储和查询。 中间件：Redis用于缓存，RabbitMQ用于消息队列，提升系统性能和可靠性。 容器化：Docker

1、国产化可控硬件：国产化适配跨平台高校运行能力、龙芯鲲鹏等国产适配，国产中间件，数据库性能优化。 2、网络安全：数据安全传输加密能力、异网互通安全访问平台、商用密码加密、数据存储密码加密 3、大数据：潜力智能化采集与感知能力、物联网数据实时感知、行业大数据治理采集、异网数据安全互通；潜力大数据治理与分析能力、科学治理、建模分析、数据可视化。 4、AI机器学习：AI机器学习底座支撑服务能力、模型算法、机器学习、神经网络、智慧预测。 5、业务应用：仿真演练与精准动员效能评估、仿真演练、准确测算、动员效能评估 ，应急应战指挥与智慧化辅助能力、平时服务、急时应急、战时应战、任务规划分析，军民融合协同联动能力、军区业务融合、智慧征兵、退役管理、民兵管理，国防教育与 动员宣传能力、国防教育全媒体触达、动员宣传精准投放。 6．人工智能： 算法：最优化车辆路径规划算法，动态时间规整算法，模糊控制算法，银行网点金额现金存款预测模型、区域潜力资源预测模型、潜力资源动态调配预测模型等。 深度学习：训练：Mahout、TensorFlow、Caffe、PyTorch，推断：TensorFlow Lite、C

1. 软件面向的行业和业务场景（25%） 蜗牛派单系统主要面向外卖配送行业。在业务场景方面，服务于外卖商家与配送团队。商家可通过系统接收订单、管理菜品、跟踪配送状态；配送团队的配送员能够接收派单、规划路线、反馈订单状态等，实现外卖配送流程的高效协同。 2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能（50%） 商家功能模块： 订单管理：实时获取用户订单，展示详细信息（菜品、数量、地址等），助力商家安排制作。 菜品管理：支持添加、修改、删除菜品，设置库存、价格等，及时更新店铺菜品信息。 配送状态跟踪：可查看配送员位置及配送进度，方便与配送员沟通。 配送员功能模块： 派单接收：接收系统分配的订单，查看订单及客户地址。 导航规划：提供导航服务，规划前往商家和客户的最优路线。 订单反馈：可标记取餐、送达等状态，反馈问题与商家或客户沟通。 系统管理功能模块： 数据统计：统计订单数量、销售额、配送时长等数据，为运营提供参考。 用户管理：管理商家、配送员和用户账号，保障系统安全。 3. 项目的技术选型和架构特点（25%） 技术选型：使用 Java 语言，基于 Spring Boot 框架开发

该项目是本人其中一个创业项目所有代码功能都是我一个人独立完成的。 该项目已上架各大应用商店包括苹果Appstore。 短剧系统技术栈 均使用最新主流技术栈 系统后端：Golang 管理后台前端：Vue3 + TS + Vite H5网页版前端：Vue3 + TS + Vite 微信/抖音小程序：Vue3 + TS + Uniapp 安卓客户端：Java17原生 或 Flutter 两套可选 苹果IOS客户端：Swift5原生 或 Flutter 两套可选 支持客户端：H5网页，微信/抖音小程序，安卓APP，苹果APP（鸿蒙APP） 系统功能 付费点播、会员等级、会员分销、卡密、自动解锁、广告解锁剧集、广告收益分销。 影片管理、剧集管理、定价管理、版权管理、版权方管理、财务管理、提现管理、投流管理。 链接生成、检测链接、数据回传、推广统计、播放数据、流水记录、数据统计、在线客服。

一、项目用于 1、购物代买:帮助用户购买日常生活用品、食品等。 2、快递取送:代取快递、送快递，提供上门取送服务。 2、 餐饮外卖:代取外卖、送餐、排队取号等服务。 二、运作模式 1、用户下单:用户通过APP或小程序下单，填写需求和地址等信息。 2、任务派发:平台将任务分配给附近的跑腿员，根据跑腿员的位置和能力进行派单。 3、任务完成:跑腿员按时按需完成任务，用户确认收货并评价服务。 三、优势特点 1、便捷高效:用户无需亲自出门，只需在手机上下单即可完成各种生活需求。 2、价格透明:跑腿项目通常有明确的价格体系，用户清楚知道需要支付的费用。 3、安全可靠:跑腿员经过严格筛选和培训，保障用户的财产和个人安全。

1.解决数据孤岛，数据碎片化程度过高问题。 2.解决数据质量和准确性难以得到保障问题。 3.解决无法识别与打通来自不同渠道上的同一客户问题。 4.解决来自不同渠道的同一客户难以得到统一的体验问题。 5.解决缺少商业决策、营销策略制定的依据问题。 6.该项目主要使用JAVA 加开源大数据技术如hadoop,hive,spark,flink,hbase，StarRocks等。

1.解决业务人员实时计算操作难问题，无需代码化，业务人员只需在页面拖拉拽即可完成相应任务的构建。 2.解决实时离线任务可视化问题，可明确的看到任务的跑批情况，监控任务的正常运行。 3.支持多数据源数据接入，文件上传等 4.后端只要使用Java,Flink,Spark,Hive,HBase等开源大数据技术。

1.用户可以自主选择所需景点的讲解语音，方便自由探索，无需额外花费请导游。 2.在游览景区的过程中，搭配讲解语音学习景点的历史、文化等内容，提升对景区的理解和认知水平。 3.提供的景点讲解语音非常丰富，覆盖各个热门景区，用户只需搜索景区名称，即可快速获取相关讲解语音。 4.应用功能多样化，支持在线试听、在线搜索、推荐景点、快速定位、中英文切换等，满足用户的各种需求，并提升旅游体验。 5、本应用主要使用了多线程、jetpack等MVVM架构技术。

1、大数据湖仓架构： 数据湖存储：格式：hudi（parquet,orc,json），HDFS，OSS，元数据管理Atlas 计算：数仓OLAP分析clickhouse、druid、CarbonData、kylin、MongoBD、MPP(Greenplum,GaussDB)，工作流Oozie，批处理Pig，分布式实时计算Storm、Spark Streaming、flink，分布式消息Kafka、pulsar，交互式内存分析与数据挖掘Spark、Impala、Presto、OpenLooKeng，机器学习 训练：Mahout、TensorFlow Caffe、PyTorch，推断：TensorFlow Lite、Caffe2go、CoreML。 2、大数据服务管理中台： Auth&access权限控制，数据资产目录管理服务，数据分级接口服务，BI、davinic、zeppelin、Kibana、离线、在线、交互计算服务、机器学习、深度学习服务、任务调度，资源动态分配、数据安全、平台运维。

本方案主要面向需要通过社交网络进行推广和营销的用户，解决了如何有效地利用社交网络进行产品推广和用户互动的问题。通过提供红包助力活动，吸引用户参与并分享，从而扩大品牌影响力和用户基础。 相比于市场常规方案，本方案具有互动性强、用户参与度高的特点。通过红包激励机制，用户更愿意主动参与并分享活动，增加了活动的传播范围和效果。此外，方案还提供了详细的数据分析功能，帮助用户更好地了解活动效果和用户行为，从而优化营销策略。 方案的产品组成包括一个移动端应用，用户可以通过该应用参与红包助力活动。技术选型方面，采用了先进的数据分析和用户行为追踪技术，确保活动的高效运行和数据的准确性。同时，方案还支持多种社交平台的集成，方便用户在不同平台上进行推广和互动。

开发智能护理记录单生成系统，降低护士60%文书工作时间 实现飞利浦监护仪数据自动采集，数据推送峰值19w/日 设计持续用药自动计算模块，减少100%人工计算错误 主导完成医院网络规划（VLAN划分+WiFi组网）

本系统主要面向保税仓内的仓储企业，为仓储企业提供一整套商品库存管理方案，包括商品信息、入库、理货、上架、订单管理、波次管理、生成波次、PDA拣货出库、库存管理、库存流水、库存锁、出库单出库、库区管理、库位管理、容器管理、基础参数、移库、盘点等；与第三方平台对接获取订单，如拼多多、小红书、唯品会、行云等十几个平台。

为公司年会活动准备的一个抽奖环节的小程序，可以根据需求自定义抽奖逻辑，如设置不同的中奖概率、限制中奖次数等。包含用户领取记录，限制参与活动的用户。 开发工具:PHP(laravel框架)+MYSQL+vue+element+uniapp 功能包含：用户注册与登录、 抽奖活动设置、参与抽奖、 中奖结果公示、奖品发放与兑换

一、项目介绍 本项目是一个基于Vue框架和自研图形库的个性化DIY设计平台： 1. 个性化需求满足：用户可以根据自己的喜好和需求，设计独一无二的个性化产品，如衣服、手机壳、抱枕、相册、手提包等。 2. 设计过程简化：通过直观的图形界面和丰富的素材库，用户可以轻松地进行设计，无需专业的设计技能。 3. 多语言支持：平台支持多语言，满足不同地区用户的需求，扩大了用户群体。 4. 性能优化：针对DIY设计过程中可能遇到的性能问题，如图层处理、图形渲染等，进行了专门的优化，确保了流畅的设计体验。 5. 技术框架：利用Vue的响应式数据绑定和组件化开发，提高了开发效率和代码的可维护性。 二、演示地址 演示地址：https://diy.nicen.cn 英语：https://diy.nicen.cn/index/en 韩语：https://diy.nicen.cn/index/kn 越南语：https://diy.nicen.cn/index/vi 泰国：https://diy.nicen.cn/index/th 菲律宾：https://diy.nicen.cn/index/tl 印尼

一、项目介绍 本项目是一个基于Vue框架和自研图形库的个性化DIY设计平台： 1. 个性化需求满足：用户可以根据自己的喜好和需求，设计独一无二的个性化产品，如衣服、手机壳、抱枕、相册、手提包等。 2. 设计过程简化：通过直观的图形界面和丰富的素材库，用户可以轻松地进行设计，无需专业的设计技能。 3. 多语言支持：平台支持多语言，满足不同地区用户的需求，扩大了用户群体。 4. 性能优化：针对DIY设计过程中可能遇到的性能问题，如图层处理、图形渲染等，进行了专门的优化，确保了流畅的设计体验。 5. 技术框架：利用Vue的响应式数据绑定和组件化开发，提高了开发效率和代码的可维护性。 二、演示地址 演示地址：https://diy.nicen.cn 英语：https://diy.nicen.cn/index/en 韩语：https://diy.nicen.cn/index/kn 越南语：https://diy.nicen.cn/index/vi 泰国：https://diy.nicen.cn/index/th 菲律宾：https://diy.nicen.cn/index/tl 印尼

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